正常数据造句

接收正常数据流中的带外数据。
它通常根据系统的正常数据流背景来检测入侵行为，故而也有人称其为“启发式特征检测” 。
您的应用程序可以从标准输入流读取用户输入；将正常数据写入到标准输出流；以及将错误数据写入到标准错误输出流。这些流会作为
( 2 )提出了一种k -均值聚类算法和som自组织神经网络算法相结合的异常检测模型,使得系统可以更好的分类正常数据流和异常数据流,以此来防范未知的攻击。
这种方法可克服多种分析长期性数据所出现的问题，例如不正常数据数值缺失季节变化和数据相依某类数据依赖其他数据等因素。
主成分分析法根据系统正常的历史数据建立数理统计模型，通过传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间投影的比较，对传感器的故障进行在线检测。
为了提高攻击报文的捕获性能,在分析了攻击报文大小分布和小报文在正常数据中的比例分布的基础上,本文提出了基于小报文阈值的自适应采样算法,监测小报文的变化情况动态地调整采样策略,更多地捕获攻击报文,为后期的分析和处理打下良好的基础。
用正常数据造句挺难的，這是一个万能造句的方法